性的指向とジェンダー・アイデンティティの関係は、人工知能の分野において重要な役割を果たし、様々な産業において応用されている。より多くの企業が意思決定プロセスに機械学習アルゴリズムを使用するようになると、他者を犠牲にして異性愛者のシスジェンダー個人を支持する意図しないバイアスに対する懸念が高まっています。「バイアス」とは、不完全な情報や不正確なデータに起因する偏った概念や判断を指します。この文脈では、特定のグループがAIモデルを訓練するために使用されるグループと特性が一致しない場合に不利になることを意味します。
たとえば、ストレートな男性と女性のデータセットを使用してアルゴリズムを訓練したが、ゲイ男性を除外した場合、LGBT集団について正確な予測を行うことが困難になる。これは結果の不平等につながり、個人と社会全体に有害な負のステレオタイプを強化します。
いくつかのメカニズムは、AIシステムにおけるLGBT集団に対するバイアスに寄与する。そのような仕組みの一つが、データ選択バイアスです。データサイエンティストは通常、機械学習モデルを訓練するために大規模なデータセットを使用しますが、表現やプライバシーに関する懸念がないため、特定のグループを除外することができます。もう一つのメカニズムはアルゴリズム・バイアスであり、アルゴリズムは既存のデータからパターンを学習し、個々の状況に関係なく新しいケースに適用する。さらに、世界観に基づいて仮定してコードする言語デザイナーをプログラミングすることで、ヒューマンバイアスをAIに組み込むことができます。最後に、検証バイアスはテスト段階で発生し、評価者は実際の結果ではなく、予想される結果に基づいてモデルのパフォーマンスを測定します。
これらの問題に対処するためには、倫理的枠組みが公正なアルゴリズム開発を導かなければならない。倫理は、行動を支配する道徳的原則と価値観に関係しています。そのため、すべてのユーザーを平等に扱う公正で公正なアルゴリズムを作成するためのガイドラインを提供します。たとえば、開発者は明示的な基準を使用して、AIソリューションを導入する前に、トレーニングデータセットの多様性を確保し、厳密なテストを実行できます。また、バイアスをリアルタイムで検出および修正するための対策も含まれます。
さらに、透明性は、ユーザーが自分の個人情報がどのように使用されるかを明確に説明し、誤用から保護する必要があるため、重要です。ベストプラクティスに従うことで、性的指向や性同一性に関係なく、開発者はすべての人に利益をもたらす包括的な製品を作成できます。
AIのどのようなメカニズムがLGBT集団に対するバイアスに寄与し、倫理的フレームワークがどのように公平なアルゴリズム開発を導くことができるか？
AIにおけるLGBT集団に対するバイアスを促進するメカニズムには、既存の文化的ステレオタイプと偏見を永続させるデータレポートとトレーニング方法が含まれます。これらの要因により、アルゴリズムは不完全な情報に基づいて意思決定を行い、しばしばLGBTの人々を疎外し、リソース、サービス、機会へのアクセスを制限します。倫理的フレームワークは、AIの設計と導入における透明性、説明責任、包括性を促進することにより、公平なアルゴリズム開発を導くことができます。